Community Choir Improves Vocal Production Measures in Individuals Living with Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Objectives:</strong> Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease leading to motor impairments and dystonia across diverse muscle groups including vocal muscles. The vocal production challenges associated with PD have received considerably less research attention than the primary gross motor symptoms of the disease despite having a substantial effect on quality of life. Increasingly, people living with PD are discovering group singing as an asset-based approach to community building that is purported to strengthen vocal muscles and improve vocal quality.</p> <p><strong>Study design/methods:</strong> The present study investigated the impact of community choir on vocal production in people living with PD across two sites. Prior to and immediately following a 12-week community choir at each site, vocal testing included a range of vocal-acoustic measures, including lowest and highest achievable pitch, duration of phonation, loudness, jitter, and shimmer.</p> <p><strong>Results:</strong> Results showed that group singing significantly improved some, though not all, measures of vocal production. Group singing improved lowest pitch (both groups), duration (both groups), intensity (one group), and jitter (one group) and shimmer (both groups).</p> <p><strong>Conclusions:</strong> These findings support community choir as a feasible and scalable complementary approach to managing vocal production challenges associated with PD.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».